🧭 Дайджест полезных постов за май

Собрал для вас подборку самых лучших и интересных постов прошлого месяца, если что-то пропустили или хотите перечитать, нажимайте и попадете на публикацию.

Все пункты кликабельны🍃

1. Рассуждения на тему массового внедрения ИИ и Всемирной социалистической революции
2. Разобрал новую версию ChatGPT от OpenAI и подсветил на что бизнесу обратить внимание
3. Был в Гонконге и посетил встречу Generative AI: End-to-End Development with LLM. Мои выводы и инсайты можно перечитать тут.
4. Привел реальные примеры того, как крупнейшие компании внедряют ИИ для улучшения бизнес-процессов
5. Посчитал для вас средний диапазон бюджета для внедрения ИИ
6. Поделился кратким планом действий для прогноза дохода с помощью ИИ
7. Рассказал как компании прогнозируют спрос на продукцию
8. Разобрал систему AlphaFold — еще один инновационный шаг на пути к полной автоматизации разработки лекарств с помощью ИИ
9. Провел эфир «Реальные возможности больших языковых моделей в малом и среднем бизнесе». Если не были на нем, запись доступна здесь
10. Написал вторую часть статьи о рисках развития искусственного интеллекта (кто не читал первую часть — статья тут)

И еще поделился с вами практическим кейсом — разработка для компании Pfizer.
_______________________________

Читайте, внедряйте!
Делитесь с коллегами полезной информацией канала Как ИИ меняет бизнес

❔ Как автоматизировать бизнес с помощью ИИ?

Будущее уже наступило! ИИ трансформирует бизнес в различных отраслях:

🔵 управление поставками
🔵 производственные процессы
🔵 финансовое управление
🔵 продажи и маркетинг
🔵 обслуживание клиентов

И многое другое может взять на себя ИИ, предлагая решения, которые позволяют компаниям оставаться не просто конкурентоспособными, а выходить в лидеры рынка.

Хотите внедрить ИИ в свой бизнес и автоматизировать большую часть рутинных процессов, сэкономить бюджет и время, повысить лояльность своих клиентов, обрабатывать заявки молниеносно и предлагать такие решения, которых нет у конкурентов? 🟡

Записывайтесь на консультацию ✅

Пишите сюда 👈

Low/No-Сode решения VS Prompt-based решения

Недавно задумался о разработке программного обеспечения в контексте соотношения Low/No-Сode решений и Prompt-based решений. Что продуктивнее использовать бизнесу? ❔

Под low/no-code решениями подразумеваются системы, которые позволяют бизнес-пользователям, не являющимися техническими специалистами, разрабатывать приложения, написав при этом минимум кода или не написав ни единой строчки.

Prompt-based решения - это большие куски кода, созданные с помощью генеративных моделей (например, GitHub Copilot)

💬 С одной стороны, low/no-code решения более доступны по цене (нежели найм нескольких разработчиков, которые смогут собрать и захостить сгенерированный код), с другой стороны - prompt-based решения дают больше свободы, а, следовательно, и гибкости (что особенно важно компаниям с уже устоявшимися бизнес-процессами…ибо это в 95% случаев нестандартный либо сложно стандартизируемый флоу).

Мой вывод, на данный момент, такой:

⏺Low/no-code решения в массы микро предпринимателям и малому бизнесу (тем, кто с ИТ практически не связан)

⏺Prompt-based решения для малых и средних компаний

В краткосрочной перспективе, на мой взгляд, может появиться no-code решение, которое можно будет легко кастомизировать через prompt и настраивать интеграции с корпоративными CRM, ERP, LMS…Но это не бизнес-совет и не идея))

А какие мысли у вас? Делитесь в комментариях!

Как генерировать картинку с помощью нейронных сетей?

Это не просто вебинар — это целое обучение для тех, кто работает с любым визуальным контентом. Данное видео позволяет значительно увеличить производетльность начинающих дизайнеров, фотографов, менеджеров, да и просто людей, желающих заниматься творчеством)

Я знаю, что многие ждали от меня этой инструкции. И, если она была вам полезна, поставьте реакцию к этому посту ➕

▶️ ССЫЛКА НА ВЕБИНАР

В этом видео вы увидите, как работают инструменты искусственного интеллекта 🖌 такие как Кандинский, Stable Diffusion и Runway, для генерации картинок и видео.

🔅Кандинский 3.0 – это хороший отечественный инструмент для генерации изображений и видео на основе заданных параметров.
🔅Stable Diffusion – мощный инструмент, который помогает создавать реалистичные, детализированные и красочные картинки на основе текстовых описаний.
🔅Runway – ещё один инновационный инструмент, который дает возможность создавать и редактировать картинки и видео с помощью ИИ.

Вы узнаете, как именно происходит процесс работы в этих программах, чтобы даже те, кто раньше только слышал про них, могли наглядно понять, как всё это функционирует и создать свою первую картинку/видео с помощью ИИ.

Таймкоды ниже. Приятного просмотра!

00:00:03 Генеративные модели в искусственном интеллекте
00:09:49 Генеративно-состязательные сети
00:12:43 Генеративные сети и их применение
00:23:00 Инструменты для работы с генеративными сетями
00:27:43 Обзор инструментов для генерации изображений
00:32:52 Использование Кандинского 3.0
00:38:41 Практическое задание с Кандинским 3.0
00:41:55 Генерация изображений с помощью нейросети
00:49:12 Использование ластика для удаления объектов
00:55:39 Изменение стиля изображения
00:57:52 Дорисовка изображения
01:01:07 Работа с инструментом Stable Diffusion
01:11:13 Работа с инструментом Text-To-Video
01:16:31 Создание видео с помощью нейросети
01:20:09 Кандинский видео
01:28:30 Инструмент Runway
01:35:12 Использование готовых роликов для видоизменения сцены
01:38:25 Генерация аватара с использованием нейросети
01:45:38 Замена непонятных символов на читаемый текст

💬Давайте порассуждаем в комментариях, как бы вы могли применить эти знания прямо сейчас?

🗂 Возможности AI-инструментов для работы с электронными таблицами

Работа с таблицами и формулами отнимает у работников много времени, и не исключён человеческий фактор — ошибки встречаются часто и могут стать причиной серьёзных проблем. Но использование инструментов на основе ИИ в электронных таблицах может значительно ускорить и упростить процесс работы с данными.

Эти инновационные решения могут:
🟢Автоматически распознавать данные и форматировать таблицы.
🟢Предоставлять рекомендации для улучшения качества таблиц.
🟢Автоматизировать процесс обработки данных, что снижает количество ошибок.
🟢Осуществлять прогнозирование данных и автоматическое заполнение пустых ячеек.
🟢Анализировать большие объемы данных и создавать отчеты.

Благодаря этому, компании любого масштаба могут улучшить производительность и точность работы с данными. Давайте рассмотрим несколько популярных AI-инструментов для работы с электронными таблицами:

1️⃣ GPTExcel — нейросеть, которая объяснит или придумает формулу в таблицах Excel.
Преимущества:
- Быстрое создание и объяснение сложных формул.
- Снижение времени на выполнение монотонных задач.
- Улучшение точности работы за счёт уменьшения вероятности ошибок.

2️⃣ SheetGod — ИИ-инструмент, который за считанные секунды преобразует текст в формулы Excel.
Преимущества:
- Экономия времени на ручной ввод и проверку формул.
- Облегчение работы даже для новичков в работе с таблицами.
- Поддержка сложных математических и логических операций.

3️⃣ Flowshot — ИИ для таблиц Google Sheets без каких-либо настроек или ключей API, который может автоматически заполнить повторяющиеся задачи, сгенерировать таблицы формул и изображения.
Преимущества:
- Упрощение рутинных задач и автоматизация процессов.
- Лёгкость в использовании без необходимости сложной настройки.
- Возможность обучения пользовательских моделей для выполнения специализированных задач.

4️⃣ GPT for Sheets — ИИ-генератор текста для Google Sheets и Google Docs, который использует ChatGPT и другие модели ИИ для написания, редактирования, извлечения, очистки, перевода, обобщения и объяснения текста.
Преимущества:
- Широкий спектр возможностей для работы с текстом.
- Интеграция с различными моделями, такими как OpenAI GPT-3.5, GPT-4 и Anthropic Claude.
- Адаптивность и гибкость в зависимости от задач и потребностей пользователя.

Кому было полезно, ставьте 🔥

Интересные и полезные обзоры ИИ-инструментов

Сделал для вас подборку на обзоры, которые публиковались в моем канале ранее.

Кто пропустил, обязательно ознакомьтесь! ⬇️

1. AiSDR и план по замене специалистов по продажам
2. RadMate AI помогает рентгенологам экономить время и снижать количество ошибок в документации
3. Parasale — ИИ рекрутер, который должен изменить HR рынок
4. Новая версия ChatGPT от OpenAI
5. Подборка и обзор лучших инструментов ИИ для генерации видео и фото контента

-----
Буду рад, если поделитесь информацией из моего канала https://news.1rj.ru/str/pro10data с друзьями и коллегами 🚀

🔥Обновленный ИИ от Apple: каковы возможности?

Вчера состоялась ежегодная конференция Apple для разработчиков, на которой был презентован собственный генеративный ИИ от Apple

Основные функции AI (Apple Intelligence) я описал для вас в статье на VC:

https://vc.ru/u/1089183-kak-ii-menyaet-biznes/1225124-apple-intelligence-obzor-funkcii-iskusstvennogo-intellekta-ot-kompanii-apple

Переходите, читайте, делитесь вашим мнением в комментариях 👍

P.S. Наконец, Apple вступил в гонку genAI )) Хоть и хромая одной ногой на Chat-GPT...

🌐Искусственный интеллект активно применяют 12% и тестируют 48% компаний крупного и среднего бизнеса по всему миру. А прогнозируемые темпы роста с 2024 по 2030 год составят 37,3%.

От малых стартапов до крупных корпораций, ИИ улучшает процессы и повышает эффективность работы. Автоматизация, анализ данных и множество других функций делают ИИ востребованным инструментом в бизнесе любой отрасли.

Интересно посмотреть статистику, специалисты из каких отраслей читают мой канал? Поучаствуйте в опросе ниже ⬇️

⌨️ Революция в строительстве с помощью ИИ: мое авторское решение для архитектурного бюро

Строительная индустрия – это движущий фактор многих передовых и развивающихся экономик мира, включая китайскую и российскую экономику. И, конечно, огромный потенциал искусственного интеллекта в строительной отрасли имеет место.

ИИ может оптимизировать процессы строительства и повышать безопасность на объектах.

Например, система мониторинга и управления стройкой с использованием ИИ помогут улучшить планирование ресурсов, уменьшить риски производственных аварий, а также привести все к единым государственным стандартам.

Именно с запросом упрощения согласования с госорганами ко мне обратилось одно архитектурное бюро. 🗣 Работники много времени и сил тратили на "пинг-понг" при проверке их 3D-моделей. Пересылки, ожидания отказы...

Думаете, мы смогли устранить проблему?
Ответ можете узнать в новой статье.

🆕 Логотип для вашей компании с помощью инструментов ИИ

Давайте рассмотрим три популярных нейросети, которые могут сгенерировать логотипы для вашего бизнеса или проекта. Они 100% сэкономят ваше время и предложат на выбор интересные идеи.

1️⃣ Turbologo
Turbologo — это онлайн-инструмент для создания логотипов с использованием искусственного интеллекта. Эта платформа позволяет вам быстро и легко создать уникальный логотип, задав несколько базовых параметров, таких как название компании, описание бизнеса и предпочтения по стилю.

Плюсы:
⏺Простота использования: не требует навыков дизайна
⏺Быстрая генерация множества вариантов логотипов
⏺Широкий выбор стилей и значков

Минусы:
⏺Логотипы могут быть менее уникальными из-за использования общих шаблонов
⏺Платные функции для доступа к высококачественным изображениям и файлам

2️⃣ Namecheap Logo Maker
Namecheap Logo Maker — бесплатный инструмент от компании Namecheap, который позволяет создавать логотипы с помощью искусственного интеллекта. Процесс создания логотипа начинается с выбора цветовой гаммы, стиля и символов, после чего генератор предложит несколько вариантов.

Плюсы:
⏺Полностью бесплатный инструмент
⏺Интуитивно понятный процесс создания логотипа
⏺Возможность быстро получить логотип в различных форматах

Минусы:
⏺Менее гибкая настройка по сравнению с другими инструментами
⏺Ограниченный выбор значков и шрифтов

3️⃣ Logomaster
Logomaster — это онлайн-платформа, которая автоматизирует процесс создания логотипов с помощью ИИ. Logomaster предлагает удобный интерфейс и возможность настраивать логотипы, добавляя уникальные элементы и тестируя различные комбинации.

Плюсы:
⏺Высокая степень настройки логотипа
⏺Большое количество шаблонов и иконок
⏺Поддержка различных форматов для скачивания

Минусы:
⏺Бесплатная версия ограничена по функционалу
⏺Платные функции для расширенных возможностей загрузки и редактирования

Вы можете выбрать один из этих инструментов. Turbologo и Logomaster подойдут для тех, кто хочет проработать нюансы элементов логотипа, а вот Namecheap Logo Maker идеально подходит для тех, кто хочет попроще и побыстрее.

Ставьте 🔥 если нравятся подобные подборки!

🧭 Дайджест полезных постов эту неделю

Собрал для вас подборку самых лучших и интересных постов, если что-то пропустили или хотите перечитать, нажимайте и попадете на публикацию.

Все пункты кликабельны🍃

Обновленный ИИ от Apple: каковы возможности?

Мое авторское решение для архитектурного бюро на основе ИИ

Как сделать логотип для вашей компании с помощью инструментов ИИ
___________________________

Читайте, внедряйте!
Делитесь с коллегами полезной информацией канала Как ИИ меняет бизнес

🗺Мой путь к искусственному интеллекту и инновациям

А знаете ли вы, что мой родной город — Ростов-на-Дону? А в Москву я переехал ради учебы и поступил в МГУ, где закончил два факультета: первый — государственное управление, а второй — экономический (аспирантура).

Уже с третьего курса меня начали увлекать новые технологии и физика 🔆 и в 2013 году я впервые столкнулся с понятием искусственный интеллект. Мне понравился романтизм идеи создания "мозгов" для компьютеров. Я понял, что будущее за ИИ, и решил бросить себе вызов — понять, смогу ли я разобраться в этой области.

Закончив университет в 2015 году, я начал осваивать IT и программирование ⌨️ Кандидатскую диссертацию я посвятил теме ИИ в фармацевтике, исследуя, как этот инструмент помогает анализировать проекты и оценивать их по принципу экономической целесообразности, чтобы определить, где инвестиции вернутся с наибольшей вероятностью.

В тот момент я преподовал программирование, совмещая работу с учёбой. Но потом предложили работу на кафедре МГУ.

Постепенно я начал всё больше углубляться в ИИ, особенно в его применение для бизнеса. В 2018 году мы с научным руководителем открыли свою компанию, которая занималась разработкой инновационных продуктов на базе ИИ, а также исследованием бизнес-процессов и их улучшением.

Мы работали с такими крупными организациями, как Сургутнефтегаз, правительство Москвы и Российская академия наук. Цель наших проектов — помочь крупным компаниям работать эффективно, благодаря внедрению ИИ.

После первых успехов и неудач мы начали пробовать выпускать свои продукты. Например, мы разработали искусственный интеллект для прогнозирования рисков аутоиммунных и онкологических заболеваний. К сожалению, так и не смогли его запустить из-за недостатка финансирования на дальнейшее развитие.

В период пандемии мы расширили свою деятельность на международный рынок 🌐 создавая продукт на базе ИИ для японских компаний. Помимо этого, мы сотрудничали с такими мировыми гигантами, как Huawei, Pfizer, Ground Logistics.

После долгих путешествий и новых опытов я вернулся в Россию и продолжил заниматься ИИ. У меня уже была сформированная команда, поэтому дело было за малым — я открыл ИП и создал AiMono.

Сейчас мы занимаемся разработкой систем ИИ, автоматизацией бизнес-процессов с помощью ИИ, предлагаем решения на базе chat-GPT, open-source и с нуля.

Моя миссия ➡️ помочь бизнесу реализовать свой потенциал с помощью передовых технологий искусственного интеллекта. Я стремлюсь к тому, чтобы наши разработки не только улучшали бизнес-процессы, но и открывали новые возможности для роста и инноваций.

Поделитесь в комментариях, что в вас разбудило интерес к ИИ?

Продолжаем разбирать ИИ от Apple 🔄

Я уже писал, что недавно компания Apple провела конференцию для разработчиков WWDC24, на которой рассказала про Apple Intelligence, свою собственную систему искусственного интеллекта. В рамках этой встречи был перечислен новый функционал, который открывает огромное количество возможностей для пользователей. Подробнее о Apple Intelligence я рассказал ➡️ в своей статье.

Но еще до описания всех возможностей собственной AI, компания Apple презентовала обновленный калькулятор для iPhone и iPad 📱 Казалось бы, что нового можно добавить в калькулятор? Но Apple нашли, чем удивить всех владельцев устройств.

Новый калькулятор представляет нечто гораздо большее, чем просто вычислительную машину. Теперь он сможет распознавать рукописные символы и прогнозировать численный результат. Помните известную всем новичкам в машинном обучении классическую задачу по распознаванию рукописных цифр? Теперь вы можете написать от руки "10 + 5 =", и система сама допишет результат "15" ⌨️

В добавок к этому, пользователь можно написать уравнение, задать значения переменных и получить результат мгновенно, как на картинке.

Например, Вам нужно посчитать максимальную высоту, достигнутую мячом при его движении 🟡 Пользователю достаточно знать формулу, указать её, ввести необходимые переменные, и система автоматически выполнит расчет.

Подобный инструмент окажется незаменимым как для научных сотрудников, занимающихся сложными расчетами, так и для преподавателей.

🟢Ученым больше не нужно вбивать данные в компьютер или калькулятор вручную, а просто можно нарисовать формулу от руки.

🟢А преподаватели смогут использовать эту систему для наглядного решения задач на уроках, ведь интерактивная система обучения более понятна для студентов.

Таким образом, ИИ позволяет модернизировать продукты, которые кажутся нам конечными и неограниченными в модификации... Оказывается можно сделать так, чтобы написать от руки только первую часть формулы, а вторую ИИ предскажет сам 👤 Так что ИИ — это решение не только для новых продуктов, а настоящая возможность внедрить инновации в самые простые вещи.

Пользовались бы ли вы таким "калькулятором"? Напишите в комментариях!

Медицина, данные, будущее и один из моих проектов

На протяжении 8 лет работы мне приходилось решать задачи для четырех основных индустрий: строительной, логистической, фармацевтической и медицинской.

Медицинская индустрия меня привлекала по трем причинам:

1️⃣ Сложность - классификаторы болезней, протоколы лечения, огромные наборы данных пациентов за длительные промежутки времени - все это представляет из себя комплексную динамическую систему, с которой интересно работать.
2️⃣ Системность - заключения, исследования, классификаторы, протоколы - все это большие взаимосвязанные информационные объекты, суть - онтологии, которыми я занимался как на научном уровне, так и на практике.
3️⃣ Полезность - медицина направлена на лечение человека, сохранение его жизни. И качественное технологическое улучшение в этой индустрии может привести к тысячам спасённых жизней.

Работа с п.1 и п.2 - это работа с данными 🗂 И ключевой проблемой, которую я выделил после многих лет работы с мед проектами, является отсутствие единого независимого информационного окна для пациента.

К примеру, вы, как пациент, можете сегодня сдать общий анализ крови в одной лаборатории, через несколько дней обратиться с этим анализом в городскую поликлинику, затем, через неделю, пойти в частную клинику, а еще через месяц, пройдя курс лечения, уехать в другой город и прийти на осмотр в совершенно новое мед.учреждение к незнакомому терапевту… ✈️ и при этом ваши мед данные будут децентрализовано храниться в базах данных четырех разных клиник, а бумажная версия у вас на руках… ✏️

Таким образом, для анализа этих данных необходимо будет либо сканировать бумажные версии (которые априори будут не полными), либо отдельно подключаться к каждой базе данных мед учреждения, в котором был пациент.

К слову сказать, что через 6-12 мес среднестатистический пациент забывает, какие анализы он сдавал ранее и какие заключения ему были поставлены и снова начинает тратить время, деньги и нервы на повторную диагностику 🔎

Такова жизнь человека в 21 веке: высокая мобильность, ограниченность во времени, низкая квалификация мед персонала и отсутствие единого центра сбора личных мед данных существенно снижают ⬇️ эффективность лечения и возможность прогнозировать будущие риски.

Эта проблема еще более актуальна для тех, кто часто путешествует за рубежом и меняет место проживания (ведь протоколы лечения в одной стране могут отличаться от протоколов лечения в другой стране, и, обычно, вам необходимо будет в каждой стране сдавать общие анализы по новой).

И это только часть проблем современной медицинской индустрии

Таким образом, важно еще раз обозначить, что базовая проблема кроется в отсутствии единого информационного источника данных о пациенте, который постоянно бы обновлялся и который был бы независим от конкретной клиники или мед учреждения (ведь забота о собственном здоровье - это ваша ответственность).

Решение этой проблемы позволило бы сделать медицину по-настоящему персонализированной и дать любому владельцу такой системы доступ к передовым мировым медицинским решениям, лучшим протоколам лечения, а также регулярному контролю собственных жизненно важных показателей

Именно над таким решением я сейчас и работаю.

💬Поделитесь в комментариях своим мнением, облегчит ли такое решение жизнь врачей и пациентов?

😊 ИИ для крупных компаний: особенности работы

Разработка решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для крупных компаний имеет свои особенности и отличия по сравнению с работой с малыми и средними предприятиями (МСП).

Давайте рассмотрим три ключевых аспекта, которые делают этот процесс своеобразным.

😊 Длительный срок пресейла

Пресейл – это первый этап взаимодействия с заказчиком, который включает обсуждение задачи, особенностей её решения, ограничений, наличия или отсутствия данных, а также условий работы. Сроки пресейла существенно различаются в зависимости от размера компании:

⏩ Малые и средние компании: Обычно пресейл занимает от 1 до 3 месяцев. Эти предприятия более оперативно принимают решения и активно работают над заключением контрактов.

⏩ Крупные компании: Пресейл может длиться от 5-6 месяцев до 8-9 месяцев, прежде чем будет подписан контракт. Длительные сроки объясняются многослойной структурой согласования, высоким уровнем требований к деталям и большой ответственностью при принятии решений на крупных проектах.

😊 Готовность инвестировать в исследования и инновации

Инновационные проекты часто включают высокие риски и неопределённость. Затраты на проверки гипотез и исследования не всегда приводят к успешному результату. Здесь опять же видна существенная разница:

⏩ Малые и средние компании: Обычно не готовы рисковать и инвестировать значительные средства в не проверенные технологии. Их основное внимание часто на краткосрочном эффекте и минимизации рисков.

⏩ Крупные компании: Они охотнее вкладываются в исследования и инновации, включая проекты по ИИ. Это связано с их стратегической целью — захват новых рынков и поддержании лидерства на уже существующих. Они понимают необходимость тестирования гипотез и готовы смириться с некоторым процентом неудачных проектов ради долгосрочного развития.

😊 Высокий уровень бюрократии

Процесс получения обратной связи и принятия решений у крупных заказчиков отличается по скорости и сложности:

⏩ Малые и средние компании: Более оперативны в обратной связи и принятии решений. Обычно у них меньше уровней взаимодействия.

⏩ Крупные компании: Операционная бюрократия замедляет процесс. Команда, выделенная для ведения проекта, часто занята также другими задачами. Решение принимается не на уровне команды, а на уровне руководства, что увеличивает время. Особенности графиков руководящего состава (внеплановые совещания, командировки) усложняют синхронизацию. В итоге, сроки сдачи проекта для крупных компаний оказываются значительно длиннее.

Иногда работа с малым бизнесом может оказаться сложнее, чем с крупным бизнесом. Это связано с тем, что у предпринимателей, только начинающих этот путь, могут возникать специфические запросы и желание быстрых результатов.

Поделитесь, в какой компании вы работаете? Как у вас организован процесс согласования и готовы ли вы рисковать, внедряя новые инструменты ИИ?